矩陣的直接分解法？可以說(shuō)是最簡(jiǎn)單的矩陣分解法，將矩陣A分解成L(下三角)矩陣和U(上三角)矩陣的乘積。其實(shí)就是高斯消元的體現(xiàn)。U矩陣通過(guò)高斯消元得到，消元過(guò)程中用到的初等變換矩陣的乘積就是L矩陣。需要

矩陣的直接分解法？

可以說(shuō)是最簡(jiǎn)單的矩陣分解法，將矩陣A分解成L(下三角)矩陣和U(上三角)矩陣的乘積。其實(shí)就是高斯消元的體現(xiàn)。U矩陣通過(guò)高斯消元得到，消元過(guò)程中用到的初等變換矩陣的乘積就是L矩陣。需要注意的是，L矩陣可以是置換矩陣，即下三角矩陣和置換矩陣的乘積(參考MATLAB中l(wèi)u分解的函數(shù)LU)。

matlab的矩陣左除(AB)是如何實(shí)現(xiàn)的？

當(dāng)一個(gè)can t直接求解，也可以通過(guò)矩陣svd分解求解。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)輸入矩陣的類(lèi)型和結(jié)構(gòu)自動(dòng)選擇最佳算法進(jìn)行計(jì)算。

matlab占筆記本的空間太大，怎么解決？

1.分塊求解；

2.稀疏()；

3.增加虛擬內(nèi)存或交換空間(如重裝)；

4.在國(guó)內(nèi)買(mǎi)AWS或者阿里云，跑octav

怎樣在Matlab中求函數(shù)的極大值？

首先，你提到的這種問(wèn)題很普遍。實(shí)際上是求一個(gè)看似復(fù)雜的函數(shù)在一定區(qū)間內(nèi)的最大值的問(wèn)題，分為以下幾個(gè)固定的套路或步驟:

先求函數(shù)的導(dǎo)函數(shù)，盡可能簡(jiǎn)化成因式分解形式；第二，使上一步得到的導(dǎo)函數(shù)為零來(lái)求解X，判斷求解的解是否在題干中給定的區(qū)間內(nèi)，如果是，這個(gè)點(diǎn)就是極值點(diǎn)；三、根據(jù)導(dǎo)函數(shù)左正，取右負(fù)最大值，左負(fù)右正最小值，第四個(gè)最大值必須取在終點(diǎn)或最大值點(diǎn)進(jìn)行比較，反之亦然。

擬合是什么意思？

配件簡(jiǎn)介

如果待定函數(shù)是線性的，則稱(chēng)為線性擬合或線性回歸(主要在統(tǒng)計(jì)學(xué)中)，否則稱(chēng)為非線性擬合或非線性回歸。表達(dá)式也可以是分段函數(shù)，在這種情況下稱(chēng)為樣條擬合。

一組觀測(cè)結(jié)果的數(shù)值統(tǒng)計(jì)與對(duì)應(yīng)的數(shù)值組一致。形象地說(shuō)，擬合就是用一條光滑的曲線把平面上的一系列點(diǎn)連接起來(lái)。因?yàn)檫@條曲線有無(wú)數(shù)種可能，所以有各種各樣的擬合方法。擬合的曲線一般可以用一個(gè)函數(shù)來(lái)表示，根據(jù)函數(shù)的不同有不同的擬合名稱(chēng)。

MATLAB中可以用polyfit擬合多項(xiàng)式。

擬合、插值和逼近是數(shù)值分析的三個(gè)基本工具。通俗來(lái)說(shuō)，它們的區(qū)別是:擬合是一系列已知點(diǎn)，它們?cè)谡w上是接近的；插值是已知的點(diǎn)序列，完全通過(guò)點(diǎn)序列；近似是已知的曲線或點(diǎn)。列，通過(guò)逼近，使構(gòu)造的函數(shù)無(wú)限接近它們。

適合度

R 2衡量回歸方程的總體擬合程度，表達(dá)因變量與所有自變量之間的總體關(guān)系。R 2等于回歸平方和與總平方和的比值，即可以用回歸方程解釋的因變量變異性的百分比。在實(shí)際值和平均值的總誤差中，回歸誤差和殘差是一種權(quán)衡關(guān)系。所以回歸誤差從正面決定了線性模型的擬合優(yōu)度，殘差從背面決定了線性模型的擬合優(yōu)度。

從統(tǒng)計(jì)角度來(lái)看，殘差除以自由度n–2所得商的平方根被定義為估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。為了判斷和評(píng)價(jià)回歸模型的擬合優(yōu)度，估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤明顯不如決策系數(shù)r 2。R 2是一個(gè)無(wú)量綱系數(shù)，有一個(gè)確定的取值范圍(0-1)，便于比較不同數(shù)據(jù)的回歸模型的擬合優(yōu)度。而估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤是有計(jì)量單位的，沒(méi)有確定的取值范圍，不方便比較不同數(shù)據(jù)回歸模型的擬合優(yōu)度。

金融的應(yīng)用和解釋:

擬合優(yōu)度是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)，衡量金融模型的預(yù)期值與現(xiàn)實(shí)中獲得的實(shí)際值之間的差距。

它是一種應(yīng)用于金融等領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)方法，基于觀測(cè)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。換句話說(shuō)，它是一個(gè)相關(guān)的預(yù)測(cè)，衡量如何模擬實(shí)際觀察值。

改善擬合結(jié)果

很多因素都會(huì)影響曲線擬合，造成擬合結(jié)果的好壞。這里只是從一些角度來(lái)說(shuō)，才可能提高擬合質(zhì)量。

1)型號(hào)選擇:這是最重要的因素。試著比較不同型號(hào)的數(shù)據(jù)。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在擬合前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理也是非常有用的，包括對(duì)響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，剔除INF、nan和誤差明顯的點(diǎn)。

3)合理擬合要有處理使預(yù)測(cè)趨于無(wú)窮大的奇點(diǎn)的能力。

4)系數(shù)的估計(jì)信息越多，擬合越容易收斂。

5)將數(shù)據(jù)分解成若干子集，對(duì)不同的子集使用不同的曲線擬合。

6)復(fù)雜問(wèn)題最好用進(jìn)化來(lái)解決，即先解決一個(gè)問(wèn)題的少量自變量。低階問(wèn)題的求解通常以近似映射作為高階問(wèn)題的起點(diǎn)。